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Evaluación y uso del Modelo
Descripción
Modelo Método D7 - Reanálisis y Productos Integrados
El modelo se evalúa tanto en forma formal como empírica. La evaluación formal determina en qué medida la red lógica se basa en principios físicos o en relaciones matemáticas ajustadas a la realidad pero sin sustento causal, y en qué medida cada variable proviene de un principio general o de un ajuste específico a la operación observada. La evaluación empírica, en paralelo, corre experimentos o compara con datos medidos para validar que el modelo predice correctamente lo que va a ocurrir.
Tras estas validaciones —y con las incertidumbres y resguardos que corresponda mantener— el modelo puede usarse en simuladores que pronostican el comportamiento del sistema según la situación que se está estudiando.
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Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Reconstrucción atmosférica
Las observaciones históricas de superficie y satélite se combinan con un modelo numérico de predicción del tiempo mediante asimilación de datos. El resultado es un campo atmosférico tridimensional de temperatura, viento, humedad y presión sobre una malla regular. En el producto de referencia descrito, la malla horizontal es cercana a 31 km, la columna contiene 137 niveles verticales y la cobertura temporal se extiende continuamente desde 1940 al presente. La dependencia es integradora: ni observaciones ni modelo por sí solos entregan el mismo campo continuo. El storyboard no especifica una forma funcional para esta combinación fuera del mecanismo de asimilación desarrollado en el Grupo 4.
Grupo 2: Grupo 2: Comparación entre reanálisis
Dos reanálisis atmosféricos producidos independientemente pueden compararse punto a punto y período a período. La magnitud de sus diferencias actúa como indicador cualitativo de menor confiabilidad: diferencias mayores señalan lugares o períodos donde la reconstrucción es menos confiable. La relación descrita es monotónica en sentido diagnóstico, no una calibración cuantitativa de error. La diferencia entre productos conecta la reconstrucción atmosférica con una evaluación de confiabilidad.
Grupo 3: Grupo 3: Reconstrucción oceánica
El reanálisis oceánico combina un modelo numérico del océano con perfiles observacionales de temperatura y salinidad provenientes de flotadores autónomos y cruceros de investigación. La asimilación produce campos tridimensionales continuos de temperatura, salinidad y corrientes. Estos campos abarcan también regiones donde no existe medición directa. El mecanismo es análogo al atmosférico, pero con fuentes y variables oceánicas específicas. El storyboard no fija resolución espacial, temporal ni forma funcional adicional para esta rama.
Grupo 4: Grupo 4: Asimilación de datos 4D-Var
En cada paso, el modelo proporciona un pronóstico de fondo y existen observaciones disponibles para ese mismo paso. La asimilación variacional 4D minimiza una función de costo que penaliza simultáneamente la distancia análisis-fondo y la distancia análisis-observaciones, mientras las ecuaciones del modelo imponen consistencia dinámica durante toda la ventana de asimilación. La confiabilidad de una observación limita su peso: una observación aislada y poco confiable no puede desplazar libremente el análisis lejos del fondo sin aumentar la penalización. El resultado de la minimización restringida es el análisis óptimo. El storyboard describe estas dependencias y direcciones, pero no proporciona matrices de covarianza ni una fórmula explícita de la función de costo.
Grupo 5: Grupo 5: Precipitación integrada
Las observaciones satelitales de lluvia mediante radar y radiómetros de microondas pasivos aportan cobertura global, mientras los pluviómetros aportan precisión puntual. Un algoritmo de fusión aprovecha ambas propiedades complementarias para producir precipitación global integrada. El producto alcanza una frecuencia de hasta media hora y una resolución espacial de 0.1 grados. Ninguna de las fuentes aisladas entrega por sí sola esa combinación de frecuencia, resolución y cobertura. El storyboard no especifica el algoritmo matemático de fusión.
Grupo 6: Grupo 6: Índices climáticos extremos
Las observaciones diarias se homogeneizan antes de emplearse para medir extremos climáticos. A partir de esas series se calculan índices estándar como percentiles de temperatura, número de días de helada, duración de olas de calor y máximos de precipitación. Estos indicadores se integran en bases de datos de índices climáticos extremos. La homogeneización es una condición previa explícita para que las series sean comparables, pero el storyboard no define su algoritmo ni las fórmulas concretas de cada índice.
Grupo 7: Grupo 7: Integración y cobertura completa
Los distintos productos parten de observaciones dispersas, incompletas y obtenidas con instrumentos diferentes. Reanálisis, precipitación integrada e índices extremos transforman esas fuentes en representaciones continuas, homogéneas y con cobertura más completa del sistema climático. La continuidad y homogeneidad son propiedades emergentes de la integración y no de una observación aislada. Este grupo funciona como síntesis causal y observable del método: la cobertura completa es la consecuencia común de las ramas anteriores. No se especifica una métrica única de completitud u homogeneidad.
ID:1699